【技术实现步骤摘要】
本公开涉及光伏发电，尤其涉及一种光伏电站的发电量提高方法、装置和电子设备。
技术介绍
1、光伏电站的发电量受众多因素影响，与转换率和制造工艺等固定因素相比，环境、光照和气温等变化因素对发电量的影响更大，如何在光伏电站的发电量不断变化的前提下，进一步提高光伏电站的发电量，成为目前亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本公开实施例提供了一种光伏电站的发电量提高方法、装置和电子设备，能够在光伏电站的发电量不断变化的前提下，进一步提高光伏电站的发电量。
2、第一方面，本公开实施例提供了一种光伏电站的发电量提高方法，采用如下技术方案：
3、所述光伏电站的发电量提高方法包括：
4、获取光伏电站在预测日的天气数据和光伏功率数据；
5、根据训练好的预测模型对天气数据和光伏功率数据进行预测，得到光伏电站在预测日的预测发电量；
6、将光伏电站的实际发电量和同期预测发电量进行对比；
7、在光伏电站的实际发电量低于同期预测发电量的情况下，确定对光伏电站中光伏组件的优化策略；
8、根据优化策略控制光伏组件运行。
9、在第一方面的一些可能的实施方式中，天气数据至少包括：温度数据、湿度数据和光照辐照量数据。
10、在第一方面的一些可能的实施方式中，在根据训练好的预测模型对天气数据和光伏功率数据进行预测，得到光伏电站在预测日的预测发电量之前，该光伏电站的发电量提高方法还包括：确定与预测日对应的相似日
11、在第一方面的一些可能的实施方式中，确定与预测日对应的相似日，包括：分别计算每个待选日与预测日之间的时间关联指标、发电量关联指标和天气关联指标；根据时间关联指标、发电量关联指标和天气关联指标，计算每个待选日与预测日之间的相似度；将与预测日的相似度大于预设阈值的待选日，确定为预测日对应的相似日。
12、在第一方面的一些可能的实施方式中，参考光伏电站与待预测的光伏电站的建筑类型相同且在地理上处于同一温区。
13、在第一方面的一些可能的实施方式中，预测模型包括lstm算法模型。
14、在第一方面的一些可能的实施方式中，将光伏电站的实际发电量和同期预测发电量进行对比，包括：根据多个预测日的预测发电量，构建光伏电站的发电量预测曲线，发电量预测曲线包括以下曲线中的一个或多个：日发电预测曲线、月发电预测曲线和年发电预测曲线；将光伏电站的实际发电量和发电量预测曲线指示的同期预测发电量和进行对比。
15、在第一方面的一些可能的实施方式中，优化策略包括：在光伏组件存在遮挡的情况下去掉遮挡物；或者，在光伏组件存在组件损坏的情况下更换损坏组件；或者，在光伏组件不存在遮挡和组件损坏的情况下，优化光伏组件的安装角度或者增加每个光伏组件串包括的光伏组件的数量。
16、第二方面，本公开实施例还提供了一种光伏电站的发电量提高装置，采用如下技术方案：
17、所述光伏电站的发电量提高装置包括：
18、获取模块，用于获取光伏电站在预测日的天气数据和光伏功率数据；
19、预测模块，用于根据训练好的预测模型对天气数据和光伏功率数据进行预测，得到光伏电站在预测日的预测发电量；
20、对比模块，用于将光伏电站的实际发电量和同期预测发电量进行对比；
21、确定模块，用于在光伏电站的实际发电量低于同期预测发电量的情况下，确定对光伏电站中光伏组件的优化策略；
22、控制模块，用于根据优化策略控制光伏组件运行。
23、第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，采用如下技术方案：
24、所述电子设备包括：
25、至少一个处理器；以及，
26、与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
27、存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述任一的光伏电站的发电量提高方法。
28、本公开实施例提供的光伏电站的发电量提高方法，先获取光伏电站在预测日的天气数据和光伏功率数据；然后根据训练好的预测模型对天气数据和光伏功率数据进行预测，得到光伏电站在预测日的预测发电量；再将光伏电站的实际发电量和同期预测发电量进行对比；并在光伏电站的实际发电量低于同期预测发电量的情况下，确定对光伏电站中光伏组件的优化策略，最后根据优化策略控制光伏组件运行。
29、与传统的光伏发电量计算相比，通过训练好的预测模型对天气数据和光伏功率数据进行预测，能够准确预测光伏电站在某一时间段内的发电量；以及通过将光伏电站的实际发电量和同期预测发电量进行对比，能够使工作人员准确评估当前光伏电站的发电量情况；进一步地，在光伏电站的实际发电量低于同期预测发电量的情况下，通过确定对光伏电站中光伏组件的优化策略，并以此优化策略控制光伏组件运行，能够有效提高光伏电站的发电量。
30、上述说明仅是本公开技术方案的概述，为了能更清楚了解本公开的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为让本公开的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明如下。
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1.一种光伏电站的发电量提高方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述天气数据至少包括：温度数据、湿度数据和光照辐照量数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据训练好的预测模型对所述天气数据和所述光伏功率数据进行预测，得到所述光伏电站在所述预测日的预测发电量之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定与所述预测日对应的相似日，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述参考光伏电站与待预测的光伏电站的建筑类型相同且在地理上处于同一温区。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型包括LSTM(Long short-TermMemory，长短期记忆神经网络)算法模型。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述光伏电站的实际发电量和同期预测发电量进行对比，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化策略包括：
9.一种光伏电站的发电量提高装置，其特征在于，包括：
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...【技术特征摘要】
1.一种光伏电站的发电量提高方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述天气数据至少包括：温度数据、湿度数据和光照辐照量数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据训练好的预测模型对所述天气数据和所述光伏功率数据进行预测，得到所述光伏电站在所述预测日的预测发电量之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定与所述预测日对应的相似日，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述参考光伏电站与待预测的光伏...
【专利技术属性】
技术研发人员：王茜尧，杨利超，李秋颖，李科，葛晓宁，
申请(专利权)人：北京旭曜建筑科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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